เกี่ยวกับ Google Earth Engine
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
Google Earth Engine เป็นผลิตภัณฑ์ Google Cloud สําหรับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ในวงกว้าง โดยรวมแคตตาล็อกภาพถ่ายดาวเทียมและชุดข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดหลายเพตะไบต์เข้ากับการประมวลผลระดับดาวเคราะห์เพื่อเร่งการวิจัยและการใช้งานด้านสิ่งแวดล้อม
ฟีเจอร์หลัก
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้
Earth Engine ผสานรวมแคตตาล็อกข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่เข้ากับระบบประมวลผลแบบกระจาย ซึ่งเข้าถึงได้ผ่านไลบรารีไคลเอ็นต์ ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลดาวเทียมและข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่หลากหลาย รวมถึงรวมชุดข้อมูลของตนเอง แพลตฟอร์มนี้ลดความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ด้วยการจัดการการฉายข้อมูล การปรับขนาด และการคอมโพสโดยอัตโนมัติตามพารามิเตอร์ที่ผู้ใช้ระบุ ฟังก์ชันการวิเคราะห์จะทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพในหลายระดับโดยไม่ต้องมีขั้นตอนการเตรียมข้อมูลหรือการจัดกลุ่มอย่างชัดเจน Earth Engine จัดการการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและการปรับขนาดการประมวลผลภายในองค์กร ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้มุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการตั้งค่าทางเทคนิค
สภาพแวดล้อมการประมวลผล
Earth Engine รองรับโหมดการวิเคราะห์ 2 โหมด ได้แก่
- โหมดอินเทอร์แอกทีฟ: สําหรับการสํารวจข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างรวดเร็วและการแสดงข้อมูลผ่านภาพของข้อมูลจํานวนน้อย
- โหมดแบตช์: สําหรับงานที่ต้องใช้การประมวลผลจํานวนมากในข้อมูลจํานวนมาก
สภาพแวดล้อมการพัฒนา
นักพัฒนาแอปสามารถเลือกระหว่างสภาพแวดล้อมการพัฒนาหลัก 2 แบบ ดังนี้
- ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Python: อินเทอร์เฟซที่ยืดหยุ่นสำหรับ Earth Engine เพื่อผสานรวมกับระบบนิเวศ Python ที่กว้างขึ้น ซึ่งช่วยให้เวิร์กโฟลว์ขั้นสูงและการวิเคราะห์แบบอินเทอร์แอกทีฟใน Jupyter Notebook ทำงานได้ง่ายขึ้น
- เครื่องมือแก้ไขโค้ด JavaScript: สภาพแวดล้อมการพัฒนาบนเว็บโดยเฉพาะสําหรับการสร้างต้นแบบ การสำรวจ และการสร้างแอป Earth Engine อย่างรวดเร็ว
ภาพและผลลัพธ์
Earth Engine รองรับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ตั้งแต่การสร้างต้นแบบขั้นต้นไปจนถึงการส่งออกข้อมูลขั้นสุดท้าย ระบบการแบ่งส่วนและการคํานวณที่มีประสิทธิภาพซึ่งผสานรวมกับวิดเจ็ตแผนที่แบบอินเทอร์แอกทีฟ ช่วยให้สามารถแสดงภาพและตรวจสอบได้อย่างรวดเร็วทั้งในเครื่องมือแก้ไขโค้ดและสภาพแวดล้อม Python ซึ่งช่วยให้คุณสํารวจและปรับปรุงข้อมูลได้ทันที เมื่อพร้อมแล้ว ผู้ใช้สามารถส่งออกผลลัพธ์แรสเตอร์และเวกเตอร์ไปยัง Google Cloud Storage, BigQuery หรือ Google ไดรฟ์ รวมถึงดาวน์โหลดข้อมูลในเครื่องในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ pandas, NumPy และ Xarray
นอกจากนี้ Earth Engine ยังรองรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบอินเทอร์แอกทีฟ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้แชร์ข้อมูลเชิงลึกด้านภูมิสารสนเทศกับผู้ชมในวงกว้างได้
แมชชีนเลิร์นนิง
เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงสําหรับการหาค่าคงที่ การแยกประเภท การแบ่งกลุ่มรูปภาพ และการประเมินความแม่นยํามีอยู่ใน Earth Engine เมื่อฝึกแล้ว คุณสามารถบันทึกโมเดลไว้และใช้ซ้ำได้ เวิร์กโฟลว์ ML แบบคลาสสิกได้รับการปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นภายในระบบแบบรวมของ Earth Engine สําหรับตัวเลือกขั้นสูงเพิ่มเติมหรือโมเดลที่ผ่านการฝึกจากภายนอก เรามีบริการผสานรวมกับ Vertex AI ซึ่งช่วยให้นําโมเดลไปใช้กับข้อมูลของ Earth Engine หรือสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการวิเคราะห์ที่อิงตามเครือข่ายประสาทได้
การเข้าถึงและการจัดการ
Earth Engine พร้อมให้บริการทั้งสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์และที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ การใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ไม่มีค่าใช้จ่าย ส่วนการใช้งานเชิงพาณิชย์จะมีค่าธรรมเนียมการสมัครใช้บริการและค่าบริการประมวลผล ข้อมูลการประมวลผลและข้อมูลส่วนตัวทั้งหมดจะเชื่อมโยงกับโปรเจ็กต์ Google Cloud ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการเข้าถึง การจัดการทรัพยากร และการตรวจสอบการใช้งานผ่านคอนโซล Google Cloud ได้ การผสานรวมนี้ช่วยให้คุณจัดการโปรเจ็กต์จากส่วนกลางได้ รวมถึงดูข้อมูลการเรียกเก็บเงินแบบละเอียดและใช้ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่มีประสิทธิภาพของ Google Cloud ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จาก Identity and Access Management (IAM) เพื่อควบคุมสิทธิ์ รวมถึงบันทึกกิจกรรมและตรวจสอบการใช้ทรัพยากรด้วย Cloud Monitoring และ Cloud Logging
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-02-18 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-02-18 UTC"],[[["\u003cp\u003eGoogle Earth Engine is a cloud-based platform that provides petabytes of satellite imagery and geospatial datasets for environmental analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers tools for geospatial analysis, including interactive and batch processing modes, as well as Python and JavaScript development environments.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can visualize and export results to various formats and platforms, including Google Cloud Storage, BigQuery, and Google Drive.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEarth Engine incorporates machine learning capabilities for tasks like regression, classification, and image segmentation, and integrates with Vertex AI for advanced modeling.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess is available for both commercial and non-commercial use, with options for managing projects, resources, and permissions through Google Cloud.\u003c/p\u003e\n"]]],["Google Earth Engine enables scalable geospatial analysis by combining a vast data catalog with planetary-scale computation. Users can access, process, and analyze satellite and environmental data using Python or JavaScript. It supports both interactive and batch processing for tasks. Results can be visualized, exported to various platforms (Google Cloud Storage, BigQuery, etc.), or integrated into interactive web applications. Machine learning tools are included, and Vertex AI integration is available for advanced models. Access is managed via Google Cloud projects with commercial and non-commercial options.\n"],null,["# About Google Earth Engine\n\nGoogle Earth Engine is a [Google Cloud product](https://cloud.google.com/earth-engine) for geospatial\nanalysis at scale. It combines a multi-petabyte catalog of satellite imagery and\ngeospatial datasets with planetary-scale computation to accelerate environmental\nresearch and applications.\n\nKey Features\n------------\n\n### Geospatial analysis, simplified and scalable\n\nEarth Engine integrates an extensive geospatial [data\ncatalog](/earth-engine/datasets) with distributed computing, accessible through\nclient libraries. Users can access a wide range of satellite and environmental\ndata, as well as [incorporate their own datasets](/earth-engine/guides/image_upload). The platform\nsimplifies geospatial analysis by automatically handling data projection,\nscaling, and compositing based on user-specified parameters. Its [analytical\nfunctions](/earth-engine/guides/objects_methods_overview) operate efficiently across different scales without\nrequiring explicit data preparation steps or chunking. By managing complex data\nprocessing and computational scaling internally, Earth Engine enables users to\nfocus on analysis rather than technical setup.\n\n### Processing environments\n\nEarth Engine supports [two modes of analysis](/earth-engine/guides/processing_environments):\n\n- **Interactive mode**: For rapid real-time data exploration and visualization of small amounts of data.\n- **Batch mode**: For large-scale computationally intensive tasks on large amounts of data.\n\n### Development environments\n\nDevelopers can choose between two primary development environments:\n\n- **Python client library**: A flexible interface to Earth Engine for integration with the broader Python ecosystem, facilitating advanced workflows, and interactive analysis in Jupyter notebooks.\n- **JavaScript Code Editor**: A dedicated web-based development environment for rapid prototyping, exploration, and Earth Engine App creation.\n\n### Visualization and results\n\nEarth Engine supports geospatial analysis from initial prototyping to final data\nexport. Its efficient tiling and computation system, integrated with interactive\nmap widgets, provides rapid visualization and inspection capabilities in both\nthe Code Editor and Python environments. This allows for immediate data\nexploration and iteration. When ready, users can [export](/earth-engine/guides/exporting) raster\nand vector results to Google Cloud Storage, BigQuery, or Google Drive, as well\nas download data locally in formats compatible with pandas, NumPy, and Xarray.\nAdditionally, Earth Engine supports the creation of [interactive web\napplications](/earth-engine/guides/apps), enabling users to share their geospatial insights with\na wide audience.\n\n### Machine learning\n\n[Machine learning tools](/earth-engine/guides/machine-learning) for regression, classification, image\nsegmentation, and accuracy assessment are built into Earth Engine. Once trained,\nmodels can be saved and applied repeatedly. Classical ML workflows are\nstreamlined within Earth Engine's integrated system. For more advanced options\nor externally trained models, integration with [Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/introduction-unified-platform) is\nprovided, allowing models to be brought to Earth Engine's data or enabling the\nconstruction of deep learning models and neural network-based analyses.\n\nAccess and management\n---------------------\n\nEarth Engine is available for both [commercial](https://earthengine.google.com/commercial/) and\n[noncommercial](https://earthengine.google.com/noncommercial/) use. Noncommercial use is offered free of\ncharge, while commercial use is subject to a [subscription fee and compute\ncharges](https://cloud.google.com/earth-engine/pricing). All computation and private data are associated with Google\nCloud projects, providing users with control over access, resource management,\nand usage monitoring through the Google Cloud Console. This integration allows\nfor centralized project management, detailed billing information, and the\napplication of Google Cloud's robust security and compliance features. Users can\ntake advantage of Identity and Access Management (IAM) to [control\npermissions](/earth-engine/cloud/access-control) and can [log activities](/earth-engine/guides/audit_logging) and [monitor\nresource usage](/earth-engine/guides/monitoring_usage) with Cloud Monitoring and Cloud Logging."]]